低光视频增强（LLVE）是许多应用程序，例如拍摄和自动驾驶，是一项重要但艰巨的任务。与单图像低光增强不同，大多数LLVE方法都利用相邻帧的时间信息来恢复颜色并删除目标框架的噪声。但是，这些算法基于多帧对齐和增强的框架，在遇到极端低光或快速运动时可能会产生多帧融合工件。在本文中，受到低潜伏期和高动态事件范围的启发，我们使用来自多个帧的合成事件来指导低光视频的增强和恢复。我们的方法包含三个阶段：1）事件合成和增强，2）事件和图像融合，以及3）低光增强。在此框架中，我们分别为第二阶段和第三阶段设计了两个新型模块（事件图像融合变换和事件引导的双分支）。广泛的实验表明，我们的方法在合成数据集和真实LLVE数据集上都优于现有的低光视频或单个图像增强方法。

我们提出了一种新的零射多帧图像恢复方法，用于去除连续帧中变化的不需要的障碍物（例如降雨，雪和莫尔图案）。它有三个阶段：变压器预训练，零射恢复和硬贴片细化。使用预先训练的变压器，我们的模型能够在真实图像信息和阻碍元件之间讲述运动差异。对于零拍摄图像恢复，我们设计了一种由暹罗变换器，编码器和解码器构建的新型模型，称为暹罗。每个变压器具有时间关注层和几个自我注意层，以捕获多个帧的时间和空间信息。只有在去噪任务上进行预训练（自我监督），Siamtrans在三个不同的低级视觉任务中测试了三种不同的低级视觉任务（派生，发誓和Desnowing）。与相关方法相比，我们的表现效果最佳，甚至优于具有监督学习的表现。

由于长时间曝光时间，传统的基于帧的相机不可避免地遭受运动模糊。作为一种生物启发相机，事件摄像机以具有高时间分辨率的异步方式记录强度变化，在曝光时间内提供有效的图像劣化信息。在本文中，我们重新思考基于事件的图像去掩盖问题并将其展开成为端到端的两级图像恢复网络。为了有效地利用事件信息，我们设计（i）专门用于图像去纹理的新型对称累积事件表示，以及（ii）在我们网络的多个级别应用的仿射事件图像融合模块。我们还提出了网络的两个阶段之间的事件掩码所连接的连接，以避免信息丢失。在数据集级别，为了促进基于事件的运动解训，并促进挑战真实世界图像的评估，我们介绍了在照明控制的光学实验室中使用活动摄像机捕获的高质量模糊（HQBLUR）数据集。我们的多尺度事件融合网络（MEFNET）设置了用于运动解训的新技术，超越了先前最佳的基于图像的方法和GoPro上的公共实现的所有基于事件的方法（高达2.38dB即使在极端模糊条件下，也是HQBLUR Datasets。源代码和数据集将公开可用。

As the quality of optical sensors improves, there is a need for processing large-scale images. In particular, the ability of devices to capture ultra-high definition (UHD) images and video places new demands on the image processing pipeline. In this paper, we consider the task of low-light image enhancement (LLIE) and introduce a large-scale database consisting of images at 4K and 8K resolution. We conduct systematic benchmarking studies and provide a comparison of current LLIE algorithms. As a second contribution, we introduce LLFormer, a transformer-based low-light enhancement method. The core components of LLFormer are the axis-based multi-head self-attention and cross-layer attention fusion block, which significantly reduces the linear complexity. Extensive experiments on the new dataset and existing public datasets show that LLFormer outperforms state-of-the-art methods. We also show that employing existing LLIE methods trained on our benchmark as a pre-processing step significantly improves the performance of downstream tasks, e.g., face detection in low-light conditions. The source code and pre-trained models are available at https://github.com/TaoWangzj/LLFormer.

高动态范围（HDR）成像是一种允许广泛的动态曝光范围的技术，这在图像处理，计算机图形和计算机视觉中很重要。近年来，使用深度学习（DL），HDR成像有重大进展。本研究对深层HDR成像方法的最新发展进行了综合和富有洞察力的调查和分析。在分层和结构上，将现有的深层HDR成像方法基于（1）输入曝光的数量/域，（2）学习任务数，（3）新传感器数据，（4）新的学习策略，（5）应用程序。重要的是，我们对关于其潜在和挑战的每个类别提供建设性的讨论。此外，我们审查了深度HDR成像的一些关键方面，例如数据集和评估指标。最后，我们突出了一些打开的问题，并指出了未来的研究方向。

低光图像增强（LLIE）旨在提高在环境中捕获的图像的感知或解释性，较差的照明。该领域的最新进展由基于深度学习的解决方案为主，其中许多学习策略，网络结构，丢失功能，培训数据等已被采用。在本文中，我们提供了全面的调查，以涵盖从算法分类到开放问题的各个方面。为了检查现有方法的概括，我们提出了一个低光图像和视频数据集，其中图像和视频是在不同的照明条件下的不同移动电话的相机拍摄的。除此之外，我们首次提供统一的在线平台，涵盖许多流行的LLIE方法，其中结果可以通过用户友好的Web界面生产。除了在公开和我们拟议的数据集上对现有方法的定性和定量评估外，我们还验证了他们在黑暗中的脸部检测中的表现。这项调查与拟议的数据集和在线平台一起作为未来研究的参考来源和促进该研究领域的发展。拟议的平台和数据集以及收集的方法，数据集和评估指标是公开可用的，并将经常更新。

在极低光线条件下捕获图像会对标准相机管道带来重大挑战。图像变得太黑了，太吵了，这使得传统的增强技术几乎不可能申请。最近，基于学习的方法已经为此任务显示了非常有希望的结果，因为它们具有更大的表现力能力来允许提高质量。这些研究中的激励，在本文中，我们的目标是利用爆破摄影来提高性能，并从极端暗的原始图像获得更加锐利和更准确的RGB图像。我们提出的框架的骨干是一种新颖的粗良好网络架构，逐步产生高质量的输出。粗略网络预测了低分辨率，去噪的原始图像，然后将其馈送到精细网络以恢复微尺的细节和逼真的纹理。为了进一步降低噪声水平并提高颜色精度，我们将该网络扩展到置换不变结构，使得它作为输入突发为低光图像，并在特征级别地合并来自多个图像的信息。我们的实验表明，我们的方法通过生产更详细和相当更高的质量的图像来引起比最先进的方法更令人愉悦的结果。

尽管最近的方法带来了质量的提高，但视频超分辨率（SR）仍然非常具有挑战性，尤其是对于低光和嘈杂的视频而言。当前的最佳解决方案是随后采用最佳的视频SR模型，Denoising和Illumination Enerancions，但由于模型之间的不一致，因此通常会降低图像质量。本文提出了一种称为“深参数3D过滤器”（DP3DF）的新参数表示，该代表包含局部时空信息，以在单个编码器和编码器网络中有效地启用同时denosing，Inlumination Enlumination Enlumination Enlumination和SR。此外，通过共享主链共同学习了一个动态残留框架，以进一步提高SR质量。我们进行了广泛的实验，包括大规模的用户研究，以表明我们的方法的有效性。我们的方法一致地超过了所有具有顶级PSNR和用户评分的挑战性的真实数据集上最好的最新方法，但运行时间很快。

在弱照明条件下捕获的图像可能会严重降低图像质量。求解一系列低光图像的降解可以有效地提高图像的视觉质量和高级视觉任务的性能。在本研究中，提出了一种新的基于RETINEX的实际网络（R2RNET），用于低光图像增强，其包括三个子网：DECOM-NET，DENOISE-NET和RELIGHT-NET。这三个子网分别用于分解，去噪，对比增强和细节保存。我们的R2RNET不仅使用图像的空间信息来提高对比度，还使用频率信息来保留细节。因此，我们的模型对所有退化的图像进行了更强大的结果。与在合成图像上培训的最先前的方法不同，我们收集了第一个大型现实世界配对的低/普通灯图像数据集（LSRW数据集），以满足培训要求，使我们的模型具有更好的现实世界中的泛化性能场景。对公共数据集的广泛实验表明，我们的方法在定量和视觉上以现有的最先进方法优于现有的现有方法。此外，我们的结果表明，通过使用我们在低光条件下的方法获得的增强的结果，可以有效地改善高级视觉任务（即面部检测）的性能。我们的代码和LSRW数据集可用于：https：//github.com/abcdef2000/r2rnet。

Face Restoration (FR) aims to restore High-Quality (HQ) faces from Low-Quality (LQ) input images, which is a domain-specific image restoration problem in the low-level computer vision area. The early face restoration methods mainly use statistic priors and degradation models, which are difficult to meet the requirements of real-world applications in practice. In recent years, face restoration has witnessed great progress after stepping into the deep learning era. However, there are few works to study deep learning-based face restoration methods systematically. Thus, this paper comprehensively surveys recent advances in deep learning techniques for face restoration. Specifically, we first summarize different problem formulations and analyze the characteristic of the face image. Second, we discuss the challenges of face restoration. Concerning these challenges, we present a comprehensive review of existing FR methods, including prior based methods and deep learning-based methods. Then, we explore developed techniques in the task of FR covering network architectures, loss functions, and benchmark datasets. We also conduct a systematic benchmark evaluation on representative methods. Finally, we discuss future directions, including network designs, metrics, benchmark datasets, applications,etc. We also provide an open-source repository for all the discussed methods, which is available at https://github.com/TaoWangzj/Awesome-Face-Restoration.

视频修复（例如，视频超分辨率）旨在从低品质框架中恢复高质量的帧。与单图像恢复不同，视频修复通常需要从多个相邻但通常未对准视频帧的时间信息。现有的深度方法通常通过利用滑动窗口策略或经常性体系结构来解决此问题，该策略要么受逐帧恢复的限制，要么缺乏远程建模能力。在本文中，我们提出了一个带有平行框架预测和远程时间依赖性建模能力的视频恢复变压器（VRT）。更具体地说，VRT由多个量表组成，每个量表由两种模块组成：时间相互注意（TMSA）和平行翘曲。 TMSA将视频分为小剪辑，将相互关注用于关节运动估计，特征对齐和特征融合，而自我注意力则用于特征提取。为了启用交叉交互，视频序列对其他每一层都发生了变化。此外，通过并行功能翘曲，并行翘曲用于进一步从相邻帧中融合信息。有关五项任务的实验结果，包括视频超分辨率，视频脱张，视频denoising，视频框架插值和时空视频超级分辨率，证明VRT优于大幅度的最先进方法（$ \ textbf） {最高2.16db} $）在十四个基准数据集上。

使用现代智能手机摄像机的夜成像由于光子计数低和成像系统中不可避免的噪声而变得麻烦。直接调整曝光时间和ISO等级在弱光条件下无法同时获得锋利和无噪声图像。尽管已经提出了许多方法来增强嘈杂或模糊的夜晚图像，但由于两个主要原因，它们在现实世界中的照片仍然不令人满意：1）单个图像中的信息有限和2）合成训练图像和真实图像之间的域间隙 - 世界照片（例如，模糊区域和分辨率的差异）。为了利用连续的长期和短曝光图像中的信息，我们提出了一条基于学习的管道来融合它们。开发了D2HNET框架，以通过在短期曝光图像的指导下脱毛和增强长期暴露图像来恢复高质量的图像。为了缩小域间隙，我们利用了两相deblernet-enhancenet架构，该体系结构在固定的低分辨率上执行准确的模糊去除，以便能够在不同的分辨率输入中处理大范围模糊。此外，我们从HD视频中合成了D2数据，并在其上进行了实验。验证集和真实照片的结果表明，我们的方法获得了更好的视觉质量和最先进的定量分数。可以在https://github.com/zhaoyuzhi/d2hnet上找到D2HNET代码，模型和D2-DATASET。

夜间摄影通常由于昏暗的环境和长期使用而遭受弱光和模糊问题。尽管现有的光增强和脱毛方法可以单独解决每个问题，但一系列此类方法不能和谐地适应可见性和纹理的共同降解。训练端到端网络也是不可行的，因为没有配对数据可以表征低光和模糊的共存。我们通过引入新的数据合成管道来解决该问题，该管道对现实的低光模糊降解进行建模。使用管道，我们介绍了第一个用于关节低光增强和去皮的大型数据集。数据集，LOL-BLUR，包含12,000个低Blur/正常出现的对，在不同的情况下具有不同的黑暗和运动模糊。我们进一步提出了一个名为LEDNET的有效网络，以执行关节弱光增强和脱毛。我们的网络是独一无二的，因为它是专门设计的，目的是考虑两个相互连接的任务之间的协同作用。拟议的数据集和网络都为这项具有挑战性的联合任务奠定了基础。广泛的实验证明了我们方法对合成和现实数据集的有效性。

近年来，由于SR数据集的开发和相应的实际SR方法，真实的图像超分辨率（SR）已取得了令人鼓舞的结果。相比之下，真实视频SR领域落后，尤其是对于真实的原始视频。考虑到原始图像SR优于SRGB图像SR，我们构建了一个真实世界的原始视频SR（Real-Rawvsr）数据集，并提出了相应的SR方法。我们利用两个DSLR摄像机和一个梁切口来同时捕获具有2倍，3倍和4倍大型的高分辨率（LR）和高分辨率（HR）原始视频。我们的数据集中有450对视频对，场景从室内到室外各不相同，包括相机和对象运动在内的动作。据我们所知，这是第一个现实世界的RAW VSR数据集。由于原始视频的特征是拜耳模式，因此我们提出了一个两分支网络，该网络既涉及包装的RGGB序列和原始的拜耳模式序列，又涉及两个分支，并且两个分支相互互补。经过提出的共对象，相互作用，融合和重建模块后，我们生成了相应的HR SRGB序列。实验结果表明，所提出的方法优于原始或SRGB输入的基准实体和合成视频SR方法。我们的代码和数据集可在https://github.com/zmzhang1998/real-rawvsr上找到。

视频去抑制是一种高度均不存在的问题，因为模糊劣化过程中的运动信息丢失。由于事件相机可以通过高时分辨率捕获表观运动，因此多次尝试探索了引导视频去纹的事件的潜力。这些方法通常认为曝光时间与视频帧速率的倒数相同。然而，在实际情况下，这不是真的，并且曝光时间可能是未知的并且根据视频拍摄环境（例如，照明条件）动态地变化。在本文中，假设基于帧的相机的动态可变未知的曝光时间来解决事件引导视频去纹。为此，我们首先通过考虑视频帧采集过程中的曝光和读出时间来推导出事件引导视频去掩模的新配方。然后，我们提出了一种用于事件引导视频去纹的新的结束终端学习框架。特别地，我们设计了一种新的基于曝光时间的事件选择（ETES）模块，以通过估计来自模糊帧和事件的特征之间的跨模型相关来选择性地使用事件特征。此外，我们提出了一种特征融合模块，以有效地熔断来自事件和模糊帧的所选功能。我们对各种数据集进行广泛的实验，并证明我们的方法实现了最先进的性能。我们的项目代码和预付费型号将可用。

Video super-resolution (VSR) aiming to reconstruct a high-resolution (HR) video from its low-resolution (LR) counterpart has made tremendous progress in recent years. However, it remains challenging to deploy existing VSR methods to real-world data with complex degradations. On the one hand, there are few well-aligned real-world VSR datasets, especially with large super-resolution scale factors, which limits the development of real-world VSR tasks. On the other hand, alignment algorithms in existing VSR methods perform poorly for real-world videos, leading to unsatisfactory results. As an attempt to address the aforementioned issues, we build a real-world 4 VSR dataset, namely MVSR4$\times$, where low- and high-resolution videos are captured with different focal length lenses of a smartphone, respectively. Moreover, we propose an effective alignment method for real-world VSR, namely EAVSR. EAVSR takes the proposed multi-layer adaptive spatial transform network (MultiAdaSTN) to refine the offsets provided by the pre-trained optical flow estimation network. Experimental results on RealVSR and MVSR4$\times$ datasets show the effectiveness and practicality of our method, and we achieve state-of-the-art performance in real-world VSR task. The dataset and code will be publicly available.

移动设备上的低光成像通常是由于不足的孔径穿过相对较小的孔径而挑战，导致信噪比较低。以前的大多数关于低光图像处理的作品仅关注单个任务，例如照明调整，颜色增强或删除噪声；或在密切依赖于从特定的摄像机模型中收集的长时间曝光图像对的关节照明调整和降解任务上，因此，这些方法在需要摄像机特定的关节增强和恢复的现实环境中不太实用且可推广。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个低光图像处理框架，该框架可以执行关节照明调整，增强色彩和降解性。考虑到模型特异性数据收集的难度和捕获图像的超高定义，我们设计了两个分支：系数估计分支以及关节增强和denoising分支。系数估计分支在低分辨率空间中起作用，并预测通过双边学习增强的系数，而关节增强和去核分支在全分辨率空间中工作，并逐步执行关节增强和脱氧。与现有方法相反，我们的框架在适应另一个摄像机模型时不需要回忆大量数据，这大大减少了微调我们用于实际使用方法所需的努力。通过广泛的实验，与当前的最新方法相比，我们在现实世界中的低光成像应用中证明了它的巨大潜力。

在本文中，我们研究了实用的时空视频超分辨率（STVSR）问题，该问题旨在从低型低分辨率的低分辨率模糊视频中生成高富含高分辨率的夏普视频。当使用低填充和低分辨率摄像头记录快速动态事件时，通常会发生这种问题，而被捕获的视频将遭受三个典型问题：i）运动模糊发生是由于曝光时间内的对象/摄像机运动而发生的； ii）当事件时间频率超过时间采样的奈奎斯特极限时，运动异叠是不可避免的； iii）由于空间采样率低，因此丢失了高频细节。这些问题可以通过三个单独的子任务的级联来缓解，包括视频脱张，框架插值和超分辨率，但是，这些问题将无法捕获视频序列之间的空间和时间相关性。为了解决这个问题，我们通过利用基于模型的方法和基于学习的方法来提出一个可解释的STVSR框架。具体而言，我们将STVSR作为联合视频脱张，框架插值和超分辨率问题，并以另一种方式将其作为两个子问题解决。对于第一个子问题，我们得出了可解释的分析解决方案，并将其用作傅立叶数据变换层。然后，我们为第二个子问题提出了一个反复的视频增强层，以进一步恢复高频细节。广泛的实验证明了我们方法在定量指标和视觉质量方面的优势。

在现实世界中，具有挑战性的照明条件（低光，不渗透和过度暴露）不仅具有令人不愉快的视觉外观，而且还要污染计算机视觉任务。现有的光自适应方法通常分别处理每种条件。而且，其中大多数经常在原始图像上运行或过度简化相机图像信号处理（ISP）管道。通过将光转换管道分解为局部和全局ISP组件，我们提出了一个轻巧的快速照明自适应变压器（IAT），其中包括两个变压器式分支：本地估计分支和全球ISP分支。尽管本地分支估算与照明有关的像素的本地组件，但全局分支定义了可学习的Quires，可以参加整个图像以解码参数。我们的IAT还可以在各种光条件下同时进行对象检测和语义分割。我们已经在2个低级任务和3个高级任务上对多个现实世界数据集进行了广泛评估。我们的IAT只有90K参数和0.004S处理速度（不包括高级模块），其IAT始终达到了卓越的性能。代码可从https://github.com/cuiziteng/illumination-aptive-transformer获得

Image restoration under hazy weather condition, which is called single image dehazing, has been of significant interest for various computer vision applications. In recent years, deep learning-based methods have achieved success. However, existing image dehazing methods typically neglect the hierarchy of features in the neural network and fail to exploit their relationships fully. To this end, we propose an effective image dehazing method named Hierarchical Contrastive Dehazing (HCD), which is based on feature fusion and contrastive learning strategies. HCD consists of a hierarchical dehazing network (HDN) and a novel hierarchical contrastive loss (HCL). Specifically, the core design in the HDN is a Hierarchical Interaction Module, which utilizes multi-scale activation to revise the feature responses hierarchically. To cooperate with the training of HDN, we propose HCL which performs contrastive learning on hierarchically paired exemplars, facilitating haze removal. Extensive experiments on public datasets, RESIDE, HazeRD, and DENSE-HAZE, demonstrate that HCD quantitatively outperforms the state-of-the-art methods in terms of PSNR, SSIM and achieves better visual quality.